Автоматизированная обучающая система с расширенными функциями тестового контроля знаний, анализа и классификации информации тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат технических наук Эрман, Евгений Анатольевич

• Эрман, Евгений Анатольевич
• кандидат технических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат технических наук Эрман, Евгений Анатольевич

ВВЕДЕНИЕ.

1. АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ ОБУЧАЮЩИЕ СИСТЕМЫ.

1.1. Анализ развития автоматизации учебного процесса.

1.2. Современная автоматизированная обучающая система.

1.3. Классификация компьютерных средств учебного назначения.

1.3.1. Существующие классификации.

1.4. Схема процесса обучения.

1.5. Автоматизированные обучающие системы (АОС).

1.5.1. Преимущества автоматизированных обучающих систем.

1.5.2. Понятие автоматизированной обучающей системы.

1.5.3. Инструментальные оболочки обучающих систем.

1.5.4. Основные направления исследований.

Выводы.

2. КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ОБУЧАЮЩЕЙ СИСТЕМЫ С РАСШИРЕННЫМИ ФУНКЦИЯМИ ТЕСТОВОГО КОНТРОЛЯ ЗНАНИЙ, АНАЛИЗА И КЛАССИФИКАЦИИ ИНФОРМАЦИИ.

2.1. Обучение с помощью АОС.

2.1.1. Электронные лекции.

2.1.2. Тестирование.

2.1.3. Требования к тестовым заданиям.

2.1.4. Статистический анализ результатов тестирования.

2.2. Структура разрабатываемой АОС.

2.3. Пользователи АОС.

2.4.1. Взаимодействие с обучаемым.

2.4.2. Работа с учебным материалом.

Выводы.

3. АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ОСНОВНЫХ ФУНКЦИЙ АОС.

3.1. Алгоритмы поиска и классификации информации.

3.2. Алгоритм сравнения формул.

3.3. Графический вариант ответа.

3.4. Оценка тестов и тестовых заданий.

3.5. Разработка модели базы данных АОС.

3.3.3. Создание концептуальной модели базы данных.

Выводы.

4. АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ ОБУЧАЮЩАЯ СИСТЕМА.

4.1. Физическая модель базы данных системы.

4.2. АРМ разработчика курса.

4.3. Подсистема контроля знаний.

4.4. Подсистема метапоиска.

4.5. Анализ результатов экспериментальной апробации системы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Автоматизированная обучающая система с расширенными функциями тестового контроля знаний, анализа и классификации информации»

Человеческая цивилизация вступила в новый период своего развития -период построения информационного общества. В развитых странах в сфере обработки информации в настоящее время занято 60-70% трудоспособного населения. В США 54% продукции производится в сфере ИТ. Информатизация общества привела к изменению характера профессиональной деятельности на основе внедрения в нее новых информационных технологий (НИТ).

Внедрение НИТ изменяет и характер профессиональной деятельности: изменяются методы организации труда и взаимодействия вычислительной техники с людьми и производственным оборудованием, возникают связанные с этим социальные, экономические и культурные проблемы. Профессиональная деятельность становится многомерной. Техническая деятельность развивается в окружении, которое усиливает человеческие связи, делает необходимым соблюдение таких критериев, как управление, точность, качество, и вызывает критическое поведение и творческую активность. Жизненно важным фактором становится - научить справляться с изменяющимися ситуациями в работе.

В современной профессиональной деятельности необходимо учиться действовать в условиях внедрения НИТ и овладевать новыми областями их применения, углублять и расширять обучение для получения обновляющихся знаний и предотвращения их старения. По данным американских исследователей, в сфере современных информационных технологий за 2-3 года происходит устаревание знаний (по данным International Data Corporation (IDC)). В тоже время, эффективность инвестиций в образование составляет 200-300% на вложенные средства (по данным IDC).

В этих условиях перед высшим и средним профессиональным образованием стоит задача подготовки специалистов к профессиональной деятельности с использованием НИТ. Решение этой задачи невозможно без использования программных средств учебного назначения. Вопросами создания такого рода систем рассматриваются многими исследователями [Вержбицкий В. В., Колесникова И. В., 1990], [Шеншев JI.B., 1992], [Александров Г.Н., 1993], [Галеев И.Х., 1998], [Кривошеев А.О., 1998], [Зайнутдинова JI.X., 1999], [Васильев В.И., Тягучева Т.Н., 2000-2003], [Аванесов B.C., 1994-2003] и др. Существующие в настоящее время программные средства учебного назначения, по классу решаемых задач, можно разделить на: электронные учебники, контролирующие системы, тренирующие системы, обучающие системы, учебные курсы [84]. Наиболее развитым в настоящее время является класс обучающих систем, которые позволяют проводить комплексное обучение по заданной дисциплине. По принципам использования их можно условно разделить на обучающие системы, содержащие знания по конкретной предметной области, и инструментальные системы, предназначенные для наполнения их знаниями по произвольной предметной области с целью создания обучающей системы. Наиболее перспективными с точки зрения соотношения конечного результата и трудозатрат на создание и поддержку являются инструментальные системы, которые принято называть автоматизированными обучающими системами (АОС) [9,36,41,80,133]. К основным достоинствам АОС относятся:

- интенсификация обучения [6,158];

- возможность индивидуальной адаптации курса обучения к потребностям обучаемых или условиям обучения [113,99];

- возможность использования и тиражирования передового опыта [99];

- повышение доступности образования [42,63,154];

- обучение навыкам самостоятельной работы [53,104];

- разгрузка преподавателя от ряда рутинных, повторяющихся действий (чтения лекций, проверки контрольных работ и т.д.) [85];

- возможность использования в рамках дистанционного обучения, переобучения и повышения квалификации [3,10,32].

Анализ большинства известных АОС и систем контроля знаний показал, что они имеют ограниченные возможности контроля знаний. Кроме того, в них отсутствуют средства оценки корректности тестового задания и теста в целом, возможности информационного поиска. Это ограничивает возможности разработчика курса в отношении использования различных вариантов тестовых вопросов и способов анализа ответов обучаемых. Наличие обратной связи подразумевает возможность предоставления обучаемому дополнительной информации по результатам тестирования. В сети Интернет в настоящее время насчитывается приблизительно 350Гб только русскоязычных документов различной тематики (по данным Yandex.ru) и этот объем постоянно увеличивается. Поэтому тематика исследований, затрагивающих организацию расширенного контроля знаний и гибкого механизма информационного поиска в сети Интернет, является актуальной.

Целью настоящей работы является повышение эффективности процесса обучения на основе разработки АОС с расширенными функциями тестового контроля знаний, поиска, анализа и классификации учебных материалов в Интернет.

В рамках данной работы решаются следующие задачи:

- анализ существующих автоматизированных обучающих систем и систематизация требований, которые предъявляются к АОС как к специализированному программному обеспечению;

- разработка модели и алгоритмов, расширяющих валидность тестовых заданий, позволяющих оценить корректность теста и ответов обучаемых;

- разработка модели и алгоритмов анализа, классификации и поиска учебных материалов в сети Интернет.

- проверка работоспособности и эффективности предложенных моделей и алгоритмов на практике.

Для решения поставленных задач, в работе использованы методы теории поиска и классификации текстовой информации, тестологии, теории вероятности, статистики, комбинаторики, математического моделирования, формализованного представления сложных структур данных. В разработке программного обеспечения использовались технологии объектно-ориентированного подхода и построения реляционных баз данных.

Научная новизна результатов, полученных в диссертации, заключается в следующем:

• разработана концептуальная модель автоматизированной обучающей системы, расширенная подсистемами статистической оценки качества тестовых заданий, классификации и поиска учебных материалов в Интернет и в базе данных системы, принятия решений о пополнении базы знаний системы и корректировке тестовых заданий;

• для организации обучения использованы алгоритмы анализа имеющегося учебного материала и поиска на его основе недостающего материала в сети Интернет, позволяющие адаптировать знания, накопленные в АОС к индивидуальным потребностям обучаемого;

• предложен эффективный комплексный алгоритм сравнения формул, основанный на методах синтаксического разбора формул, позволяющий осуществлять оценку и поиск формул (с достоверностью оценки 95%).

• разработана модель базы данных для хранения тестовых заданий и статистики тестирования, позволяющая автоматизировать статистическую оценку качества тестов, выявлять некорректно составленные тестовые задания на основе сравнительного анализа совокупности неправильных ответов обучаемых и формировать итоговые рекомендации по дальнейшей стратегии обучения;

Практическая ценность работы заключена в следующем:

1. На основании полученных теоретических моделей создана информационно-справочная система «SG-PRO 2003» (свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ Роспатента № 2003612420 от 30 октября 2003г.). Внедрение системы существенно ускорило создание обучающих курсов и тестов (с оценкой степени корректности тестовых заданий).

2. Система инвариантна к предметной области, что позволяет использовать ее для создания различного рода обучающих курсов.

3. Система использовалась для контроля знаний студентов по дисциплине «Информатика» в Астраханском государственном университете, создания «Электронного справочного пособия для учителей школ Астраханской области», профессионального отбора государственных служащих в Администрации Астраханской области.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, общих выводов и списка использованной литературы, содержащей 158 наименований.

Заключение диссертации по теме «Управление в социальных и экономических системах», Эрман, Евгений Анатольевич

Выводы

В четвертой главе описываются разработанная система и результаты педагогического эксперимента по ее использованию.

Основные особенности разработанного комплекса:

1. Интегрированная система классификации и поиска, расширенная система тестовых заданий и интегрированная система оценки корректности теста.

2. Подсистема контроля знаний, обеспечивающая более полные возможности представления и анализа ответов обучаемых и включающая:

• алгоритм сравнения формул,

• алгоритм оценки графического варианта ответа.

3. Встроенные алгоритмы оценки результатов тестирования и составления корректных тестов.

Результаты проведенного педагогического эксперимента подтвердили корректность реализованных теоретических разработок.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

К основным результатам работы можно отнести следующие:

Разработана концептуальная модель АОС, с расширенными функциями тестового контроля, анализа и классификации информации, повышающими эффективность адаптации к индивидуальным особенностям обучаемых и требованиям образовательных стандартов. Для организации адаптивного обучения использованы алгоритмы поиска, фильтрации и классификации текстовой информации, основанные на методах латентно-семантического анализа, что позволило на основании статистики результатов тестирования пользователей находить дополнительную информацию в сети Интернет с релевантностью 84%.

Разработаны модели контроля знаний, обеспечивающие расширенные возможности представления и анализа ответов обучаемых и включающие: a. Модель анализа формульного ответа на основе комплексного взаимодействия алгоритмов сравнения формул, методами синтаксического разбора и статистического анализа формул с достоверностью оценки 95%. b. Модель анализа графического ответа, основанную на алгебраических методах динамического построения графиков функций по заданным формулам

Разработана модель базы данных для хранения тестовых заданий и статистики тестирования, и алгоритмы, позволяющие выявить некорректно составленные тестовые задания на основе сравнительного анализа совокупности неправильных ответов обучаемых.

Разработана модель оценки качества тестов, на основе статистической обработки и методов корреляционного анализа результатов тестового

115 контроля, что позволило оценивать качество тестовых заданий и выявлять неправильно сформулированные задания в автоматическом режиме.

На основе предложенных моделей и алгоритмов реализована АОС «SG-PRO 2003» (свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ Роспатента № 2003612420 от 30 октября 2003г.) с улучшенными возможностями адаптации к обучаемому, которая внедрена в Астраханском государственном университете и Администрации Астраханской области.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Эрман, Евгений Анатольевич, 2004 год

1. Аванесов B.C. Научные проблемы тестового контроля знаний / Монография. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 1994.-135 с.

2. Агеев В.Н. Электронные учебники и автоматизированные обучающие системы.-М.: 2001.-79 с.

3. Александров Г.Н. Программированное обучение и новые информационные технологии обучения. // Информатика и образование, 1993, №5. с. 7-19.

4. Андреев А. Определимся в понятиях. // Высшее образование, 1998, № 4.-с. 53-58.

5. Аттель У. Обучающая вычислительная машина: моделирование в истинном масштабе времени обучающего диалога / В сб.т «Кибернетика и проблемы обучения» / Ред. И предисл. А.И. Берга. —

6. М.: Прогресс, 1970. с. 206-228.

7. Афанасьев В.В., Афанасьева И.В., Тыщенко О.Б. Основные компоненты компьютерных технологий обучения // НИИВО 23.04.98, № 86-98, деп. Муром. Ин-т, фил. Владим. Гос. Ун-та. Муром: 1998.

8. Баринова С.Н. Автоматизированные учебные курсы и их влияние на качество процесса обучения / Материалы конференции

9. Информационные технологии в образовании», 1999. —http ://ito .bitpro .ru/

10. Беспалько В.П. Педагогика и прогрессивные технологии обучения. — М.: 1995.

11. Булгаков М.В., Якивчук Е.Е. Инструментальные системы для разработки обучающих программ / В кн. «Компьютерные технологии в высшем образовании». / Ред. Кол.: А.Н. Тихонов, В.А.

12. Садовничий и др. М.: Изд-во Моск. Ун-та., 1994. - с. 153-162.

13. Владимирский Б. М. Роль и место когнитивной машинной графики в обучении // Тезисы докладов уч.-мет. Конференции «Современные информационные технологии в учебном процессе» Ростов: РГУ, 2000.

14. Вопросы создания автоматизированных обучающих систем на базе ЭВМ.-М., 1976.

15. Гиркин И.В. Новые подходы к организации учебного процесса с использованием современных компьютерных технологий //

16. Информационные технологии, 1998, № 6. с. 44-47.

17. Горюнов Ю.П. Логическая структура курса и обучающий алгоритм курса. / В сб.: Программированное обучение и кибернетические обучающие машины. / Под ред. Шестакова А.И. М.: Сов. Радио, 1963.-с. 24-31.

18. Грибкова В.А., Зайцева Л.В., Новицкий Л.П. Управление адаптивным диалогом в автоматизированных обучающих системах.

19. Методические указания. Рига: РПИ, 1988.-52 с.

20. Гринберг Илан, Гарбер Ли. Разработка новых технологий информационного поиска. Открытые Системы, 10, 1999.

21. Даниэла Флореску, Алон Леви, Альберто Мендельсон. Технологии баз данных для World-Wide Web: обзор. Системы управления базами данных, 4,1998.

22. Джалалуддин А.К. Применение компьютеров для целей непрерывного образования // Перспективы, 1991, № 2. с. 72-89.

23. Джалиашвили З.О., Николаев Д.Г. Сетевые технологии какэффективное средство поддержки дистанционном обучения // Материалы конференции «Информационные технологии в образовании», 2001. -http://www.bitpro.ru/

24. Добрынин В.Ю., Некрестьянов И.С. Задача выбора тематических коллекций, релевантных запросу. Труды Всероссийской научно-методической конференции "Интернет и современное сообщество Санкт-Петербург, декабрь 1998.

25. ДомрачевВ.Г., Ретинская И.В. О классификации образовательных информационных технологий // Информационные технологии, 1996, №2.-с. 10-13.

26. Дубровский В.Н. От компьютера-книги к компьютеру-учителю: принципы разработки комплекса «1С:РЕПЕТИТОР. Математика» // Материалы конференции «Информационные технологии вобразовании», 1999. http://www.bitpro.ru/

27. Журавлева И.И. Интеллектуальные обучающие системы и дистанционном образовании // Материалы конференции «Информационные технологии в образовании», 2001. -http://www.bitpro.ru/

28. Зайцева Ж.Н., Солдаткин В.И. Генезис виртуальной образовательной среды на основе интенсификации информационных процессов современного общества // Информационные технологии, 2000, № 3. — с. 44-48.

29. Искусственный интеллект : В 3-х кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы: Справочник / Под ред. Э.В. Попова. М.: Радио и связь, 1990. - 464 с.

30. Камер Дуглас Э. Компьютерные сети и Internet. Разработка приложений для Internet: Пер. с англ. М.: Изд. Дом «Вильяме», 2002.-640 с.

31. Карлащук В.И. Обучающие программы. М.: «СОЛОН-Р», 2001. 528 с.

32. Карпов В.Э., Карпова И.П. К вопросу о классификации систем // Информационные технологии, 2002, №2. — с. 35-38.

33. Карташева Е. Интеллектуальные поисковые системы Excalibur. Сети, 6,1997.

34. Карташева О.В. Использование адаптивной системы тестирования АСТ-Тест для контроля знаний при дистанционном изучении темы «Базы данных» // Материалы конференции «Информационные технологии в образовании», 2001. — http://www.bitpro.ru/

35. Кибернетика и проблемы обучения: Сборник переводов / Ред. И предисл. А.И. Берга. М.: Прогресс, 1970. - 389 с.

36. Клаудио де Мора Кастро, Торкель Альфтан. Компьютеры во внешкольном образовании // Перспективы, 1991, № 2. с. 59-71.

37. Кнут Д. Искусство программирования для ЭВМ / т.З. Сортировка ипоиск / Пер. с англ. / Под ред. Баяковского и Штаркмана. М.: Мир, 1978.-848 с.

38. Компьютерные технологии в высшем образовании. / Ред. Кол.: А.Н.Тихонов, В.А. Садовничий и др.- М.: Изд-во Моск. Ун-та., 1994. — 272 с.

39. Коутс Р., Влейминк И. Интерфейс «человек-компьютер»: Пер. с англ.- М: Мир, 1990.-501 с.

40. Кривицкий Б.Х. О систематизации учебных компьютерных средств // Кафедра педагогики, психологии и методики преподавания в высшей школе МГУ.http://ifets.ieee.Org/russian/depository/v3i3/html/3.html

41. Кривошеев А.О. Компьютерные обучающие программы. Состояние и перспективы развития // Мат-лы научно-технич. Конференции «Перспективные информационные технологии в высшей школе».41. Самара, 1993.-е. 18-20.

42. Кривошеев А.О. Проблемы оценки качества программных средств учебного назначения // Сборник докладов 1-го научно-практического семинара «Оценка качества программных средств учебного назначения». М.: Гуманитарий, 1995.-е. 5-12.

43. Кривошеев А.О., Голомидов Г.С., Таран А.Н. Перспективные Internet-технологии информационного обеспечения образовательных услуг // Российский НИИ информационных систем, 2000.

44. Кривошеев А.О., Фомин С.С. Конкурс «Электронный учебник» / В кн. «Компьютерные технологии в высшем образовании». / Ред. Кол.: А.Н. Тихонов, В.А. Садовничий и др. — М.: Изд-во Моск. Ун-та., 1994. -с. 264-268.

45. Кулешов В. О дистанционном обучении студентов специальности. «Радиотехника» в МЭИ. // Радиотехнические тетради, 1994, № 6. — с. 65-66.

46. Кураленок И.Е., Некрестьянов И.С. Автоматическая классификация документов с использованием семантического анализа. Программирование, №4, с. 31-41,2000.

47. Логический подход к искусственному интеллекту: от классическойлогики к логическому программированию / Пер. с франц. — М.: Мир, 1990.-432 с.

48. Лозинский Л.Д. Математические пакеты в высшей школе // Мир ПК, 1992,№9.-с. 89-97.

49. ЛорьерЖ.-Л. Системы искусственного интеллекта. / Пер. с франц. — М.: Мир, 1991. 568 с. (Алгоритм унификации - с. 116-161.)

50. Лукас В.А. Теория автоматического управления: Учебник для вузов. — 2-е изд. М.: Недра, 1990.-416 с.

51. Мазурина С.М. Разработка моделей представления и обработки знаний в продукционных экспертно-обучающих системах // Диссертация на соискание звания канд. Техн. Наук по специальности 05.13.11.-М.: МГИЭМ, 1995.

52. Малышев Ю.А., Нежурина М.И., Шатровский В.А. Технологии представления учебных курсов для дистанционной формы обученияв среде WWW. // Информационные технологии, 1997, № 6. — с. 39-42.

53. Мамиконов А.Г. Принятие решений и информация. — М.: Наука, 1983. -184 с.

54. Марселлус Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе: Пер. с англ. / Предисл. С.В. Трубицына. — М.: Финансы и статистика, 1994. 256 с.

55. Мартынов Д.В., Смольникова И.А. Искусственный интеллект иобразование. // Тезисы научно-мет. Конференции «Информационныетехнологии в образовании», Москва, 1999. -http://ito.bitpro.ru/

56. Материалы 2-й Международной выставки-конференции

57. Информационные технологии и телекоммуникации в образовании» // Каталог и тезисы докладов // Москва, ВВЦ, 6-9 апреля 2000 г.

58. Материалы конференции «Новые информационные технологии в университетском образовании» Новосибирск: 1997. -http://www.nsu.ru

59. Микрокомпьютерная система обучения «Наставник»: Брусенцов и др. М.: Наука, 1990.-224 с.

60. Морозевич А.И., Комличенко В.Н., Гедранович В.В. Стратегия автоматизации управления познавательной деятельностью на основе информационной модели образовательного процесса // Информационные технологии, 2000,№ 5.-е. 47-52.

61. Некрестьянов И.С., Добрынин В.Ю., Клюев В.В. Оценка тематического подобия текстовых документов. Труды второй всероссийской научной конференции "Электронные библиотеки", стр. 204-210, Протвино,1. Россия, сентябрь 2000.

62. Нетушил А.В., Никитин А.В. О методе синтеза учебных программ // Проблемы нейрокибернетики. Ростов-на-Дону: Из-во Ростов. Ун-та, 1969.-с. 236-243.

63. Норенков Ю.И. Исследование и разработка принципов построения адаптивных обучающих систем. / Автореферат. М.: 1993. 20 с.

64. Обучающие машины, системы и комплексы: Справочник / Под ред.

65. А .Я. Савельева. Киев: Вища шк., 1986. - 303 с.

66. Орехов В.Д. Дистанционная технология переподготовки руководителей для работы в рыночных условиях // Машиностроитель, 1995, №4-5.

67. Оцуки С. Приобретение знаний и обучение в диалоге // В кн. «Приобретение знаний»: Пер. с япон. / Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. -М.: Мир, 1990.-304 с.656869,70.